如何在手机上买股票:股票选股app工具十大排名-OpenAI、字节跳动宣布上新、降价！ 奥尔特曼：未来AI成本或收敛至电力成本

　　当地时间6月10日，OpenAI推出了o3-pro模型 。公司称 ，o3-pro是o3模型的升级版本
，旨在进行更长时间的思考并提供最可靠的响应
。

　　此外，6月11日 ，字节跳动旗下火山引擎举办Force原动力大会，发布豆包大模型1.6、视频生成模型Seedance 1.0 pro等新模型
，并升级了Agent开发平台等AI云原生服务。豆包大模型1.6增加了图形界面操作能力，进而获得了“行动力” 。

　　同时 ，两家公司也进行了降价。豆包大模型首创按“输入长度 ”区间定价
，豆包1.6价格大幅低于豆包1.5深度思考模型 、DeepSeek-R1
。OpenAI则将砍价“大刀
”挥向了o3模型，此次宣布降价80%。

　　新版本发布旧版本降价

　　作为o3的升级版 ，o3-pro在各方面的表现更为优秀 。更新日志显示
，o3-pro在科研
、编程、教育和写作等关键场景中更具优势，同时在清晰度 、全面性、指导遵循性和准确性方面 ，o3-pro也获得了较o3更高的评分
。此外
，o3-pro支持调用ChatGPT的全套工具，如网页搜索
、文件分析、图像推理和Python编程等 ，具备较强的执行力和整合能力。

　　在与谷歌Gemini 、Anthropic Claude等同级别模型的对比中
，o3-pro的测试分数也更高 。

　　据TechCrunch测评，在评估模型数学能力的AIME 2024测试中 ，o3-pro的得分超过了谷歌最好的人工智能模型Gemini 2.5 Pro
。o3-pro 还在GPQA Diamond（博士级科学知识测试）上击败了Anthropic最近发布的Claude 4 Opus。

　　然而，由于任务调度和工具链调用更复杂
，o3-pro响应时间将比o1-pro更长，OpenAI建议将o3-pro用在更需要深度思考或对答案准确性要求较高的场景中 。

　　定价方面 ，o3-pro输入每百万tokens的价格为20美元
，输出每百万tokens的价格为80美元
。

　　值得注意的是，在o3-pro模型发布的同一时间 ，OpenAI也调整了o3模型的API单价。此前
，o3输入每百万tokens的价格为10美元，输出每百万tokens的价格为40美元 ，而当前的价格则分别为2美元和8美元
，降价幅度高达80% 。

　　OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）在社交平台上表示：“我们将o3的价格下调了80%，很期待人们会用它来做什么
。”

　　萨姆·奥尔特曼的社交媒体截图

　　豆包大模型1.6发布首创“区间定价 ”模式

　　相较豆包1.5系列模型 ，豆包1.6系列模型支持多模态理解和图形界面操作
，能够理解和处理真实世界问题。在今年以来大模型业界最火热的深度思考方向，豆包1.6-thinking在复杂推理
、竞赛级数学、多轮对话和指令遵循等测试集上 ，也取得了全球领先的排名 。

　　豆包视频生成模型Seedance 1.0 pro也在此次大会上亮相。该模型支持文字与图片输入，可生成多镜头无缝切换的1080P高品质视频
，并实现较高的主体运动稳定性与画面自然度
。至此，豆包大模型已涵盖多模态 、视频
、图像、语音 、音乐等模型品类。

　　截至2025年5月底 ，豆包大模型日均tokens使用量超过16.4万亿
，较去年5月刚发布时增长137倍 。据IDC报告，豆包大模型在中国公有云大模型市场份额排名第一 ，占比高达46.4%
。豆包1.5的多模态能力已广泛应用在电商识图
、自动驾驶数据标注、门店巡检等场景。

　　图形界面操作能力让豆包1.6进一步具备“行动力” 。演示案例显示
，豆包1.6可自动操作浏览器完成酒店预订，识别购物小票并整理成Excel表格等任务
。

　　除了模型能力 ，价格也是本次大会的一大看点。豆包大模型1.6采用统一定价模式
，首创按“输入长度
”区间定价，在企业使用最多的输入区间0—32K范围内 ，豆包大模型1.6的价格为输入0.8元/百万tokens 、输出8元/百万tokens
，综合成本比豆包1.5深度思考模型
、DeepSeek-R1降低63% 。Seedance 1.0 pro模型每千tokens 0.015元，相当于每生成一条5秒的1080P视频只需3.67元
。

　　未来AI成本或收敛至电力成本

　　新版本的发布总是伴随着老版本的降价 ，但在算力领域，价格降低的原因应该不止于“新老交替”。

　　当前
，随着技术的不断进步、开源趋势的普及以及硬件成本的降低，大模型的成本正在快速下降 。百度董事长 、CEO李彦宏曾表示 ，大语言模型每隔12个月
，推理成本就可以降低90%以上
。

　　此前，大模型成本高、用不起 ，是开发者做AI应用的一大阻碍。李彦宏认为
，只有成本降低后，开发者和创业者们才可以放心大胆地做开发 ，企业才能低成本地部署大模型
，最终推动各行各业应用的爆发 。

　　DeepSeek的出现改变了这一点，因其低成本的算法架构和开源模式 ，可供任何人免费使用
、修改和构建
，从而带动了整个行业应用成本的降低。

　　业内人士分析认为，o3高达80%的降价幅度反映出的是产业阶段的变化 ，人工智能行业发力重点正从模型层转向应用层，推理成本的降低将更利好大模型落地
。此外
，“群雄割据 ”的局面也愈发显著。对于OpenAI来说，无法与其他国内外竞争对手大模型能力拉开明显差距时 ，其收费价格也会快速降低 。

　　“随着数据中心生产的自动化
，智能成本最终应该会收敛至电力成本
。
”o3-pro发布后，萨姆·奥尔特曼在他的博客中写道。

　　他介绍 ，ChatGPT平均每次查询消耗大约0.34瓦时的电量
，大约相当于烤箱一点几秒的耗电量，高能效灯泡几分钟的耗电量；消耗的水量约为0.000085加仑 ，大约相当于十五分之一茶匙的水 。

　　这似乎意味着
，未来大模型可能会成为一种类似水、电的公共产品，在这些基础设施之上 ，再催生出百花齐放的应用
。

　　谈及AI的最佳前进之路
，萨姆·奥尔特曼认为，要专注于让超级智能变得廉价 、广泛可用 ，并且不会过于集中，未来廉价到无法计量的智能会触手可及。

（文章来源：上海证券报）